面试题：Python中浮点数运算误差常见场景及简单补偿策略

Question

在Python中，写出一个浮点数运算导致明显误差的例子，并简述一种简单的误差补偿策略。例如计算0.1 + 0.2，结果并非预期的0.3，说明原因并给出一种修正方案。

Answer 1

浮点数运算误差例子

result = 0.1 + 0.2
print(result) 

上述代码输出结果并非0.3，而是0.30000000000000004。这是因为在计算机中，浮点数是以二进制形式存储的，而像0.1和0.2这样的十进制小数无法精确地用二进制表示，从而导致了运算误差。

简单的误差补偿策略

可以使用decimal模块来进行精确的十进制运算。示例如下：

from decimal import Decimal

result = Decimal('0.1') + Decimal('0.2')
print(result) 

这里使用Decimal类，将小数以字符串形式传入构造函数，这样可以避免因二进制存储带来的误差，输出结果为0.3 。